融合动态窗口方法的改进粘性细菌算法在多无人机冲突消解中的应用

《Drones》：An Improved Sticky Bacteria Algorithm Fused with the Dynamic Window Approach for Multi-UAV Conflict Resolution

　　

摘要

本文针对周围存在其他无人机的三维动态环境中自主规划无人机的实时局部冲突消解问题进行了研究。为此，我们提出了一种SBA–DWA混合规划框架，将改进的粘附细菌算法（SBA）嵌入动态窗口方法（DWA）中，以增强自主规划无人机的实时速度选择能力。首先，开发了一种带投影的趋化算子，将细菌位置严格约束在凸动态窗口内。其次，提出了一种各向异性高斯粘附势场，利用历史最优速度指令自适应地引导当前种群搜索，实现跨步记忆迁移。然后，设计了一种动态剪枝机制，确保历史记忆不会将无人机引入不可行或危险区域。所提方案保证单步规划时延满足严格的实时性要求。对比仿真结果表明，与标准DWA方法相比，所提方法使路径长度减少约30%，规划时间减少约31%，同时在密集动态场景下实现了更大的最小车距间隔。